Roteiro de Milvus
Bem-vindo ao roteiro do Milvus! Junte-se a nós na nossa viagem contínua para melhorar e fazer evoluir o Milvus. Estamos entusiasmados por partilhar as nossas realizações, planos futuros e a nossa visão do que está para vir. O nosso roteiro é mais do que uma lista de funcionalidades futuras - reflecte o nosso compromisso com a inovação e a nossa dedicação ao trabalho com a comunidade. Convidamo-lo a mergulhar no nosso roteiro, a dar o seu feedback e a ajudar a moldar o futuro do Milvus!
Roteiro
| Categoria | Milvus 2.5.0 (Alcançado nas últimas versões) | Próximo lançamento (meados de CY25) | Roteiro futuro (dentro de 1 ano) |
|---|---|---|---|
| Processamento de dados não estruturados com base em IA Reforço da capacidade de processar e analisar dados não estruturados utilizando modelos de IA e tecnologias avançadas. |
Pesquisa de texto completo Suportar a pesquisa de texto completo com Sparse-BM25. A nova API aceita texto como entrada e gera automaticamente um vetor esparso dentro do Milvus Sparse Vetor(GA) Suporta um método eficiente de armazenamento e indexação para vetor esparso |
Entrada e saída de dados Suporta os principais serviços de modelos para ingerir dados originais Advanced Reranker Suporta rerankers baseados em modelos e função de pontuação definida pelo utilizador Melhoria JSON Indexação e análise JSONpara acelerar o processamento |
Entrada e saída de dados originais Suporte para Blob e referência de url para processar dados originais Suporte para mais tipos de dados por exemplo, Datetime, Map, GIS Suporte para Tensores Suporte para lista de vectores, utilização típica como Colbert, Copali, etc. |
| Qualidade e desempenho da pesquisa Fornecer resultados precisos, relevantes e rápidos através da otimização da arquitetura, dos algoritmos e das APIs |
Função de correspondência de texto Filtrar rapidamente palavras-chave/tokens em texto/varchar Melhoria da pesquisa de agrupamento Introduzir group_size e adicionar suporte a group by na pesquisa híbrida Índice de bitmap e índice invertido Acelerar a filtragem em tags |
Correspondência avançada por exemplo, Match Phrase, Fuzzy Match e mais tokenizadores Agregações Agregações de campos escalares, por exemplo, min, max, count, distinct. |
Atualização parcial Suporte para actualizações do valor de um campo específico Capacidade de ordenação Ordenação por campos escalares durante a execução Suporte para agrupamento de dados Co-localidade de dados |
| Funcionalidade e gestão ricas Caraterísticas de gestão de dados robustas e fáceis de desenvolver |
Suporte de ficheiros CSV na importação de dados Bulkinsert suporta o formato CSV Suporte de valores nulos e por defeito Os tipos nulose por defeito facilitam a importação de dados de outros SGBD Milvus WebUI (Beta) Ferramentas de gestão visual para DBAs |
Desduplicação de chaves primárias Utilizando o índice pk global Alteração do esquema em linha por exemplo, adicionar/eliminar campos, modificar o comprimento varchar Controlo de versões e restaurode dados Suporte do controlo de versões de dados por instantâneo |
SDK Rust e C++ Suporte para mais clientes Suporte UDF Função definida pelo utilizador |
| Eficiência de custos e arquitetura Sistemas topo de gama, dando prioridade à estabilidade, eficiência de custos e escalabilidade |
Carregamento por campo Escolha parte da coleção para carregar Otimização da memória Reduzir o OOM e melhorar o carregamento Nó de fluxo contínuo (Beta) Fornecer consistência global e resolver o estrangulamento de desempenho no coordenador de raiz Formato de armazenamento V2 (Beta) Design de formatos universais e base para acesso a dados com base em disco Compactação de clustering Redistribuição de dados com base na configuração para acelerar o desempenho de leitura |
Lazy Load O carregamento pode ser iniciado pela primeira operação de leitura sem chamar explicitamente load() Armazenamento em camadas Suporte de armazenamento quente e frio para otimização de custos Libertação por campo Libertação de parte da coleção para reduzir a utilização de memória Nó de fluxo contínuo (GA) Processar dados de fluxo contínuo e simplificar a arquitetura |
Remover dependências Reduzir ou eliminar dependências de componentes externos como pulsar, etcd Fundir a lógica de coordenação no MixCoord Simplificar a arquitetura |
- O nosso roteiro está normalmente estruturado em três partes: a versão mais recente, a próxima versão e uma visão a médio e longo prazo no próximo ano.
- À medida que progredimos, aprendemos continuamente e, ocasionalmente, ajustamos o nosso foco, adicionando ou removendo itens conforme necessário.
- Estes planos são indicativos e estão sujeitos a alterações, podendo variar consoante os serviços de subscrição.
- Cumprimos rigorosamente o nosso roteiro, com as nossas notas de lançamento a servirem de referência.
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